Managing water resources under new climatic extremes in the Main river basin, Germany
Notice bibliographique
Résumé
ARSINOE is an EU-funded project aimed at developing the methodological framework for the combination of System Innovation Approach (SIA) with the Climate Innovation Window (CIW) to create an ecosystem for climate change adaptation solutions. The project will work to create this ecosystem with a three-tier, approach show-cased in nine widely varied regions across Europe (demonstrators), as a proof of concept with regards to its applicability, replicability, potential and efficacy. Challenges for water resources management in Bavaria – the „Main River“ case study: • RATIONALE - Region is at risk for being pushed beyond its resilience threshold and will need a new level of responsiveness to cope with climate change. • BARRIERS - Limited awareness on severity of regional climate change impacts; Science-society-policy interface operates below capacity; CC related innovations and methodologies propagate too slow into practice; Responsibilities in preparing/responding to CC between private and public bodies remains vague and requires a harmonized structure. • Climate change induced changes on the hydrology in Bavaria (results from the ClimEx project; www.climex-project.eu) Acknowledgements: The CRCM5 was developed by the ESCER centre of Université du Québec à Montréal (UQAM; www.escer.uqam.ca) in collaboration with Environment and Climate Change Canada. We acknowledge Environment and Climate Change Canada's Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis for executing and making available the CanESM2 Large Ensemble simulations used in this study, and the Canadian Sea Ice and Snow Evolution Network for proposing the simulations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».